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公开(公告)号：CN115342783B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210789337.X
申请日：2022-07-06
Applicant: 广西葛洲坝田西高速公路有限公司 , 华南农业大学
IPC: G01C11/00 , B64U20/87 , B64U101/30
Abstract: 本发明涉及高速公路设计和施工技术领域，公开了一种面向高速公路的无人机摄影测量的摄影分区方法及装置，根据波谷和波峰将离高速公路中心线局部高程最大值处和最小值处最近的公路里程点作为航线分区点，再根据各公路里程点到与其相邻的航线分区点的直线距离是否超过阈值来继续划分，然后根据相邻两个航线分区点的高程变化值是否超过无人机相对航高接着划分，最后根据相邻两个航线分区点之间的距离是否超过无人机最大航程划分，本发明实现了顾及DEM的无人机航线的精准规划，在保证有效的航向、旁向重叠度的基础之上，减少数据冗余，减轻图像拼接和空三解算的工作量，提高现场无人机影像的拼接速度和作业效率，满足项目航飞现场作业效率及应急需要。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118053069B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410018660.6
申请日：2024-01-04
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V20/70 , G06T7/62 , G06T5/70
Abstract: 本发明涉及农作物识别方法技术领域，更具体地，涉及一种基于时序SAR数据多特征融合的农作物识别方法及系统。其中方法包括：获取SAR数据并根据SAR数据得到时间序列散射特征、时间序列干涉特征和时间序列极化特征；然后进行特征融合获得特征融合影像；构建样本数据集，并根据样本数据集标注识别类别，得到标注样本；对神经网络模型训练，获得农作物识别模型；将待识别影像通过农作物识别模型进行识别，获得待识别影像的识别类别。本发明将根据SAR数据得到时间序列散射特征、时间序列干涉特征和时间序列极化特征进行特征融合，然后进行神经网络模型的训练，从而改善了通过SAR数据进行直接训练得到的神经网络模型识别精度差的问题。
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公开(公告)号：CN118053069A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410018660.6
申请日：2024-01-04
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V20/70 , G06T7/62 , G06T5/70
Abstract: 本发明涉及农作物识别方法技术领域，更具体地，涉及一种基于时序SAR数据多特征融合的农作物识别方法及系统。其中方法包括：获取SAR数据并根据SAR数据得到时间序列散射特征、时间序列干涉特征和时间序列极化特征；然后进行特征融合获得特征融合影像；构建样本数据集，并根据样本数据集标注识别类别，得到标注样本；对神经网络模型训练，获得农作物识别模型；将待识别影像通过农作物识别模型进行识别，获得待识别影像的识别类别。本发明将根据SAR数据得到时间序列散射特征、时间序列干涉特征和时间序列极化特征进行特征融合，然后进行神经网络模型的训练，从而改善了通过SAR数据进行直接训练得到的神经网络模型识别精度差的问题。
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公开(公告)号：CN114782844B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202210486161.0
申请日：2022-05-06
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/26
Abstract: 本发明涉及植物检测技术领域，公开了一种松材线虫病树识别方法、系统和存储介质，通过识别图像中的疑似松材线虫病树和地物种类，将对与松材线虫无法传播的地物重合的疑似松材线虫病树进行反向掩膜，可以确定位于与松材线虫无法传播的地物重合的疑似松材线虫病树事实上并不是疑似松材线虫病树，降低其他地物被误预测为疑似松材线虫病树的概率，提高松材线虫病树的识别精度。
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公开(公告)号：CN115342783A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210789337.X
申请日：2022-07-06
Applicant: 广西葛洲坝田西高速公路有限公司 , 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及高速公路设计和施工技术领域，公开了一种面向高速公路的无人机摄影测量的摄影分区方法及装置，根据波谷和波峰将离高速公路中心线局部高程最大值处和最小值处最近的公路里程点作为航线分区点，再根据各公路里程点到与其相邻的航线分区点的直线距离是否超过阈值来继续划分，然后根据相邻两个航线分区点的高程变化值是否超过无人机相对航高接着划分，最后根据相邻两个航线分区点之间的距离是否超过无人机最大航程划分，本发明实现了顾及DEM的无人机航线的精准规划，在保证有效的航向、旁向重叠度的基础之上，减少数据冗余，减轻图像拼接和空三解算的工作量，提高现场无人机影像的拼接速度和作业效率，满足项目航飞现场作业效率及应急需要。
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公开(公告)号：CN114782844A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210486161.0
申请日：2022-05-06
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及植物检测技术领域，公开了一种松材线虫病树识别方法、系统和存储介质，通过识别图像中的疑似松材线虫病树和地物种类，将对与松材线虫无法传播的地物重合的疑似松材线虫病树进行反向掩膜，可以确定位于与松材线虫无法传播的地物重合的疑似松材线虫病树事实上并不是疑似松材线虫病树，降低其他地物被误预测为疑似松材线虫病树的概率，提高松材线虫病树的识别精度。
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